栈与队列

栈与队列详解


栈的定义
栈是限制仅在表的一端进行插入和删除运算的线性表。
top:插入、删除的这一端。
bottom:另一端
top=0表示栈空,top=m表示栈满。
顺序栈的基本运算
置栈空
void InitStack()
{
node *s;
        s->top=-1;
}
判栈空
int StackEmpty()
{    
node*s;
return s->top==-1;
}
判栈满
int StackFull()
{
node*s;
return s->top==StackSize-1;
}
进栈
void Push()
{
node*s;
s->data[++s->top]=x;
}
退栈
char Pop()
{
node*s;
if(StackEmpty(s)) Error("Stack underflow");
return s->data[--s->top];
}
取栈顶元素
char StackTop()
{
node*s;
if(StackEmpty(s)) Error("Stack is empty");
 return s->data[s->top];
}
栈的链式存储
struct Node{
char data;
struct *StackNode next;
};
struct LinkStack

StackNode *top;
}
入栈
{
    node *s;
    s->top++;  
    s->data[s->top] = a[]; 
}
出栈操作
{
    if (S->top == -1)
    {
    return ERROR;
    }
    S->top--;    
}
两栈共享空间
两个相同类型的栈,分别把数组的两端作为栈底,从两端向中间延伸。定义两者的栈顶分别为top1,top2,当top1+1 = top2时栈满。


队列
队列是只允许在一端进行插入操作,另一端进行删除操作的线性表。
先进先出,允许插入的一端为队尾,允许删除的一端为队头

队列的链式存储结构
就是线性表的单链表,只能尾进头出,队头指针指向链表队列的头结点,队尾指针指向终端结点,空队列时,队头指针和队尾指针都指向头结点。
链队列的入队操作就是在链表尾部插入结点,出队操作就是将头结点的后继结点出队,将头结点的后继改为原后继的后继,若链表除头结点外只有一个元素时,需要将w指向头结点。
 

基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料,本研究聚焦于大气污染物一氧化氮(NO₂)的空间分布浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标,其精确监测对环境保护大气科学研究具有显著价值。当前,利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架,整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据,形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息,为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础,有助于提升反演模型的准确性环境预测的可靠性。 在模型架构方面,项目设计了一种多分支神经网络,用于分别处理光谱特征气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征,并在深层网络中进行特征融合,从而综合利用不同数据的互补信息,显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤,以保障输入特征的质量一致性;后期处理则涉及模型输出的物理量转换结果验证,确保反演结果符合实际大气浓度范围,提升数据的实用价值。 此外,本研究进一步对不同功能区域(如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区)的NO₂浓度分布进行了对比分析,揭示了人类活动污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据,助力大气环境治理公共健康保护。 综上所述,本研究通过融合TROPOMI高光谱数据多模态特征深度学习技术,发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法,不仅提升了卫星大气监测的技术水平,也为环境管理决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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